К 2027 году каждое третье онлайн-совещание будет в режиме реального времени преобразовываться в текстовую расшифровку при помощи алгоритмов искусственного интеллекта, прогнозируют аналитики ВТБ. В режиме записи будут преобразовываться из речи в текст более 95% всех онлайн-встреч, в которых принимает участие свыше трех человек.
Инструмент преобразования речи в текст (speech-to-text) работает на базе алгоритмов искусственного интеллекта, и сегодня доступен сотрудникам ВТБ при использовании видеохостинга DION. Видео, элемента платформы унифицированных коммуникаций DION, которая используется в банке с 2022 года.
Все, что говорят участники видео-встречи, алгоритм преобразовывает в разбитые на реплики письменные сообщения. Для реализации этого решения использовались модели, созданные ИТ-специалистами департамента анализа данных и моделирования банка ВТБ. Эти модели постоянно совершенствуются. Например, сейчас на их основе тестируется функция саммаризации, когда пользователи могут получить краткое изложение прошедшей онлайн-конференции. А в дальнейшем появится функция автопротоколирования — автоматически генерируемого по итогам онлайн-встречи перечня поручений.
Вадим Кулик также отметил, что развитие алгоритмов генеративных моделей, их апробация в используемых в банке сервисах — это то, на что ВТБ сейчас активно смотрит. В целом направлению искусственного интеллекта уделено отдельное внимание в стратегии развития банка до 2026 года. Кроме того, ВТБ ведет большую работу по совершенствованию внутренних сервисов, которыми пользуются сотрудники. Это также является одним из элементов стратегии.
По оценке аналитиков ВТБ, компания со штатом в 10 тыс. человек может сэкономить до 7,5 тыс. часов в год, если вместо расшифровки онлайн-совещаний вручную будут использоваться нейросетевые алгоритмы.
ВТБ видит большой потенциал в использовании генеративных моделей для развития вспомогательных сервисов: голосовых помощников, цифровых ассистентов и др. Банк планирует и дальше изучать возможности их внедрения в своей инфраструктуре, тем более что и сами генеративные модели будут работать все результативнее при меньшем объеме затрачиваемых ресурсов.
